Gartner公司公布2019年十大战略技术趋势

         1015日,Gartner公司公布了2019年十大战略技术趋势[1],并指出,区块链、量子计算、增强分析和人工智能(AI)等技术将推动产生颠覆性的新型商业模式。

  1、自动化事物

  机器人、无人机和自动汽车等自主设备,将使用AI来自动执行以前由人类执行的功能。它们的自动化超越了刚性编程模型提供的自动化。自动化事物主要包括机器人、车辆、无人机、家电、媒介5种类型,占据海洋、陆地、空中和数字4种环境,它们都具有不同程度的能力,协调和智能。

  2、增强分析

  增强分析代表了数据和分析能力的第三大浪潮,因为数据科学家可以使用自动算法来探索更多假设和可能。增强分析侧重于增强智能的特定领域,使用机器学习来转换分析内容的开发、消费和共享方式。增强分析功能将迅速推进到主流应用,作为数据准备、数据管理、现代分析、业务流程管理、流程挖掘和数据科学平台的关键特性。

  3AI驱动的开发

  AI驱动的开发着眼于将AI嵌入到应用程序中并使用AI为开发过程创建AI驱动的工具、技术和最佳实践。市场将从关注与开发人员合作的数据科学家转移到使用作为服务提供的预定义模型独立运营的开发人员。这使更多的开发人员能够利用这些服务,并提高效率。

  4、数字孪生

  数字孪生是指现实世界的数字化表现。Gartner估计到2020年数字孪生将连接数十亿的实体设备。它们将随着时间的推移不断发展,提高自身收集和可视化正确数据的能力,应用正确的分析和规则,并有效地响应业务目标。

  5、拥有自主权的边缘

  边缘指周围世界的终端设备。边缘计算描述了一种计算拓扑,其中信息处理、内容收集和传递更靠近这些终端。它试图保持流量和处理更接近本地化,目标是减少流量损耗和延迟。Gartner预计未来5年内,专用AI芯片以及更强大的处理能力、存储和其他先进功能将被添加到更广泛的边缘设备中。

  6、沉浸式技术

  虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和混合现实(MR)正在改变人们对数字世界的感知方式。感知和交互模型的这种组合转变将带来未来的沉浸式用户体验。到2022年,70%的企业将尝试使用沉浸式技术进行消费和企业使用,25%将部署到生产中。

  7、区块链

  区块链提供了一种无需中介的信任模式。目前来看,许多基于区块链的解决方案被定位为通过自动化业务流程或通过数字化记录来实现运营效率的手段。但这些方法错过了区块链真正的颠覆性价值,并可能增加供应商的锁定。

  8、智能空间

  智能空间,指的是物理或数字环境、人类和技术支持的系统,在日益开放、连接、协调和智能的生态系统中相互作用。包括人员、流程、服务和事物的多个元素将汇集在智能空间中,为目标人群和行业场景创建更加身临其境、交互式和自动化的体验。

  9、数字伦理与隐私

  人们越来越关注公共和私营部门如何使用他们的个人信息。任何有关隐私的讨论都必须建立在更广泛的数字伦理主题以及客户、选民和员工的信任基础之上。

  10、量子计算

  量子计算是一种非经典计算,理论上可以同时处理数百万次计算,其并行执行和指数可扩展性意味着它们在传统方法过于复杂的问题上有着优势。量子计算仍处于新兴状态,这意味着现在是企业增加对潜在应用程序的理解并考虑任何安全隐患的好时机。            (张娟)

  美国NSF资助225项网络安全与隐私研究前沿新项目

  1024日,美国国家科学基金会(NSF)宣布通过安全可靠的网络空间SaTC)计划拨款7820万美元以支持来自32个州的225项网络安全与隐私研究前沿新项目[2],涵盖广泛的研究和教育主题,如人工智能、密码学、网络安全、隐私和可用性等。

  SaTC计划旨在通过确保计算与通信系统的安全性和隐私,来最大限度地提高计算与通信系统的经济和社会效益。2017年获资的三大项目围绕密码学、数据隐私和互联网漏洞等展开,获资最高额度不超过300万美元。

  2018SaTC计划更为关注人工智能主题,尤其是机器学习存在的重大漏洞。在最新资助的项目中,为期5年的可信赖机器学习中心(CTML获资1000万美元,是一个大规模、多机构参与的跨学科前沿项目,旨在解决网络安全科学和工程领域对经济和社会有广泛影响潜力的重大挑战。

  机器学习的最新进展极大地提高了各个领域的计算推理能力,在许多任务中超越人类水平。尽管取得了这些进展,但机器学习仍存在重大漏洞:图像识别系统很容易被欺骗;恶意软件检测模型可以被轻易规避;并且用于捕获问题的模型若在训练时受到攻击和操纵,那么这些模型本身就会存在漏洞。CTML将致力于开发一种防御技术库,从而以更安全的方式构建未来系统。

  CTML将研究当今机器学习方法中的漏洞以及解决这些漏洞的方法,以强化基于机器学习的未来技术和解决方案。CTML将专注于机器学习的三个相互关联且平行的推力:研究从对抗性输入中保护训练模型的方法;探索严谨有据的方法来建立模型和训练数据稳健性;确定攻击者滥用生成机器学习模型的方法,并制定防御此类攻击的对策。

  除宾夕法尼亚州立大学外,CTML项目的其他合作参与机构还包括斯坦福大学、弗吉尼亚大学、加州大学伯克利分校、加州大学圣地亚哥分校和威斯康星大学麦迪逊分校。                      (田倩飞)

 

  


 

[1] Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2019. https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2019/

[2] NSF announces $78.2 million to support frontiers of cybersecurity, privacy research. https://www.nsf.gov/news/news_summ.jsp?cntn_id=296933&WT.mc_id=USNSF_51&WT.mc_ev=click

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